专为机器视觉应用而设计的图像传感器在交通系统（例如自动车牌识别系统）中被证明是有益的，因为它们在延长温度范围内具有出色的图像质量和可靠性。 除此之外，这些图像传感器将在受控的照明条件下进行优化，并在室外照明条件下面临挑战，尤其是诸如Direct Sunlight之类的极端情况。 通过某些功能实现，经验丰富的相机设计人员可以围绕这些限制进行工作。

我们与面对相机过时的客户合作，这为使用最新的机器视觉传感器提供了一个很好的机会来改善其系统。 我们对所需的相机进行了一些修改，包括补偿开花和涂片伪像，以提高所有照明条件下的准确性。 有关完整的故事，请参见下文。

###情况

2010年，Adimec订婚为智能交通系统的领先制造商提供相机解决方案。 该公司面临着当前交通摄像头的过时，需要替换。 由于许多基于视觉的交通系统的准确性取决于图像质量，因此新相机的期望很高。 他们将Adimec与相似的相机进行了比较，并根据图像质量选择了Adimec。 其他决策标准是GIGE视觉界面和成本。 Adimec开始了一个项目，以使用GIGE愿景为客户提供特定于客户的相机，从而为客户的ALPR系统增加价值，同时牢记总拥有成本。

不断变化的户外环境照明条件是摄像机的持续挑战。 由于图像质量对于可靠的OCR至关重要，因此CCD传感器技术比现有CMOS技术更可取。 但是，当相机面向阳光直射时，CCD传感器的涂片和开花伪影大大降低了可靠性。 为了克服这个问题，Adimec实施了涂片补偿功能。 该功能限制了涂片效果。 结果，当相机面向直射阳光时，系统的准确性显着提高。 通过实施此功能，Adimec通过减少ALPR系统的错误读数数量来增加系统的价值。

为了在夜间操作中改善结果，使用外部IR LED来读取弱光情况下的车牌。 该IR LED通过相机的外部触发输出与相机同步。

###结果

Adimec通过提高系统的总准确性来提供附加的价值，并有助于降低ALPR系统的成本。 该公司通过使用该特定于客户的解决方案赢得了大型招标交通项目。

###解决方案

当前的ALPR系统基于相机链接接口。 该接口技术的带宽是高速传输高质量视频的理想选择，这是准确的光学特征识别（OCR）所必需的。 加上该接口的实时触发功能，相机链接可以非常适合交通系统。 但是，所需的框架抓取器使其相对昂贵，最大电缆长度有限。 通过在相机中嵌入一些图像增强算法，我们可以为该客户使用Gige Vision。 使用基于GIGE视觉的摄像机，通过消除对框架抓手的需求并使用较便宜的电缆，同时还可以允许更长的电缆长度来降低成本。

单击下面以下载全文：

Source: Enhancing existing ALPR systems using smear reduction in the camera